سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاوش در تئوری و عمل الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب کاوش در تئوری و عمل الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری تقویتی چندعامله

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاوش در تئوری و عمل الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظری بازی‌ها و تعادل نش
  • 3. مدل‌های عامل‌محور در محیط‌های پویا
  • 4. مفاهیم فضای حالت و عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 5. توابع پاداش و پیش‌بینی در بازی‌های تکراری
  • 6. روش‌های یادگیری مبتنی بر عامل منفرد برای سیستم‌های چندعامله
  • 7. یادگیری Q-learning در محیط‌های چندعامله
  • 8. یادگیری Deep Q-Network در سناریوهای چندعامله
  • 9. محدودیت‌های یادگیری عامل منفرد در سیستم‌های چندعامله
  • 10. مفهوم عدم قطعیت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 11. مدل‌سازی تعاملات بین عامل‌ها
  • 12. یادگیری مبتنی بر مدل در سیستم‌های چندعامله
  • 13. یادگیری بدون مدل در سیستم‌های چندعامله
  • 14. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. سیاست‌های مشترک و سیاست‌های مجزا
  • 16. یادگیری سیاست‌های مشترک با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 17. یادگیری سیاست‌های مجزا با رویکردهای توزیع‌شده
  • 18. الگوریتم‌های Actor-Critic در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) برای محیط‌های چندعامله
  • 20. Proximal Policy Optimization (PPO) در سناریوهای چندعامله
  • 21. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 22. رویکردهای مبتنی بر بازی‌های تکراری در یادگیری چندعامله
  • 23. یادگیری تطبیقی در محیط‌های پویا
  • 24. تئوری بازی‌های تکراری با پاداش‌های متغیر
  • 25. استراتژی‌های تصادفی و خالص در بازی‌های تکراری
  • 26. یادگیری استراتژی‌های تطبیقی در بازی‌های تکراری
  • 27. مفهوم هماهنگی در سیستم‌های چندعامله
  • 28. چالش‌های هماهنگی و همکاری
  • 29. الگوریتم‌های مبتنی بر هماهنگی
  • 30. استفاده از ارتباطات در سیستم‌های چندعامله
  • 31. یادگیری ارتباطات بین عامل‌ها
  • 32. پروتکل‌های ارتباطی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. مدل‌سازی عامل‌های هوشمند و غیرهوشمند
  • 34. یادگیری با عامل‌های ناهمگن
  • 35. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 36. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری چندعامله
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری چندعامله
  • 39. شبکه‌های عصبی مبتنی بر توجه (Attention) در یادگیری چندعامله
  • 40. نظریه اطلاعات متقابل در یادگیری چندعامله
  • 41. استفاده از نظریه اطلاعات برای یادگیری ارتباطات
  • 42. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های منابع
  • 43. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 44. بهینه‌سازی فضای جستجو در یادگیری چندعامله
  • 45. روش‌های تقریب تابع ارزش در سیستم‌های چندعامله
  • 46. یادگیری مبتنی بر تجربه در سیستم‌های چندعامله
  • 47. مدیریت عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
  • 48. استفاده از روش‌های بیزی در یادگیری چندعامله
  • 49. یادگیری تقویتی با هدف‌گذاری
  • 50. یادگیری تقویتی با اهداف سلسله‌مراتبی
  • 51. استفاده از یادگیری از طریق تقلید در سیستم‌های چندعامله
  • 52. یادگیری تقویتی برای رباتیک چندعامله
  • 53. کاربردها در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 54. کاربردها در شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 55. کاربردها در مدیریت ترافیک شهری
  • 56. کاربردها در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 57. کاربردها در سیستم‌های توزیع منابع
  • 58. کاربردها در ربات‌های جمعی
  • 59. کاربردها در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 60. کاربردها در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 61. کاربردها در سیستم‌های دفاعی
  • 62. کاربردها در هوش مصنوعی بازی‌ها
  • 63. کاربردها در سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 64. کاربردها در شبکه‌های ارتباطی
  • 65. کاربردها در سلامت هوشمند
  • 66. کاربردها در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 67. کاربردها در مدیریت بحران
  • 68. کاربردها در سیستم‌های مالی
  • 69. کاربردها در آموزش مجازی
  • 70. کاربردها در توسعه شهری
  • 71. کاربردها در کشاورزی هوشمند
  • 72. کاربردها در اکتشافات فضایی
  • 73. کاربردها در سیستم‌های نظارتی
  • 74. کاربردها در بهینه‌سازی لجستیک
  • 75. کاربردها در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 76. کاربردها در سیستم‌های خودران
  • 77. کاربردها در پردازش زبان طبیعی چندعامله
  • 78. کاربردها در سیستم‌های توزیع شده محاسباتی
  • 79. کاربردها در طراحی دارو
  • 80. کاربردها در یادگیری عمیق توزیع شده
  • 81. کاربردها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 82. کاربردها در سیستم‌های پخش زنده
  • 83. کاربردها در بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 84. کاربردها در سیستم‌های تشخیص نفوذ
  • 85. کاربردها در مدیریت پایگاه داده توزیع شده
  • 86. کاربردها در سیستم‌های واقعیت مجازی چندعامله
  • 87. کاربردها در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 88. کاربردها در سیستم‌های مخابراتی
  • 89. کاربردها در الگوریتم‌های ژنتیک در یادگیری چندعامله
  • 90. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 91. معیارهای سنجش هماهنگی و همکاری
  • 92. چالش‌های اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 93. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 94. مباحث پیشرفته در سیستم‌های چندعامله
  • 95. یادگیری تقویتی با عامل‌های خودخواه و فداکار

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.